Ilona Pawełoszek

Od żaby do lasu losowego. O sensownym doborze algorytmów w uczeniu maszynowym

Ten tekst zaczyna się od żaby i koloru zielonego, a kończy na bardzo przyziemnym wniosku: w uczeniu maszynowym nie wygrywa najmodniejszy algorytm, tylko ten najlepiej dopasowany do problemu. Inspiracja Inspiracją do poniższego eksperymentu był przykład zaproponowany przez prof. Dragana w książce Quo vAIdis, w którym klasyfikacja obiektów na podstawie składowych RGB została zilustrowana poprzez rozróżnianie…
Czytaj dalej>>
„Dlaczego widzę tę reklamę?”

O tym, co naprawdę oznacza transparentność algorytmów reklamowych Jednym z najczęściej przywoływanych argumentów na rzecz „oswojenia” algorytmów reklamowych jest dziś ich rosnąca transparentność. Platformy takie jak Meta czy Google udostępniają użytkownikom przycisk „Dlaczego widzę tę reklamę?”, który ma wyjaśniać, skąd wzięła się konkretna treść promocyjna. Postanowiłam z tego przycisku skorzystać – nie teoretycznie, ale w…
Czytaj dalej>>
Quo vAIdis. Sen po lekturze

Zaczęłam czytać Quo vAIdis bez szczególnych oczekiwań. Z ciekawości. Chciałam zobaczyć, jak Andrzej Dragan — fizyk, a nie filozof technologii — opowiada o sztucznej inteligencji. Styl od pierwszych stron okazał się nietuzinkowy: ironiczny, oszczędny, momentami prowokacyjnie chłodny. To nie jest książka, która prowadzi czytelnika za rękę. Raczej taka, która co jakiś czas tę rękę puszcza.…
Czytaj dalej>>
Przemoc formalna w erze AI: dlaczego automatyzacja chroni pracę intelektualną

W organizacjach opartych na wiedzy (np. uczelniach) coraz większą część pracy zajmują nie działania twórcze, lecz czynności formalne: formatowanie dokumentów, dostosowywanie treści do zmieniających się wzorów, wypełnianie szablonów i checklist. Gdy forma zaczyna dominować nad treścią, a drobne uchybienia proceduralne generują nieproporcjonalne koszty czasu i energii, pojawia się zjawisko, które określam jako przemoc formalną. W…
Czytaj dalej>>
Testując granice LLM: lekcje z nieudanego eksperymentu

O iluzji statystyki i odpowiedzialności użytkownika AI Duże modele językowe coraz częściej wykorzystywane są do analiz, które mają ambicję ilościową. W tym wpisie opisuję eksperyment, który nie przyniósł oczekiwanych wyników — i dlaczego właśnie to okazało się najcenniejsze. Jak wyglądał eksperyment Pomysł na eksperyment pojawił się jako szybkie, weekendowe ćwiczenie eksploracyjne. Celem nie było przeprowadzenie…
Czytaj dalej>>